pr-14813

Prévia do material em texto

Ricart,	Juan	Pablo	Antonio;	Angelini,	Julieta	María;	Espeche,	Walter	Gastón;	Etchegoyen,	Graciela
Susana;	Fantuzzi,	Gabriel;	García,	Silvia	Mónica;	Giampieri,	Cecilia;	González,	Lorena;	Elgart,
Jorge	Federico;	Kronsbein,	P.;	Martínez,	Camilo;	Martínez,	Jorge	Guillermo;	Ré,	Matías;	Ricart,
Alberto	Omar;	Zalazar,	M.;	Gagliardino,	Juan	José
Actividad	física	y	factores	de	riesgo
cardiovascular:	evidencia	de	su
interrelación	a	nivel	nacional
Revista	argentina	de	endocrinología	y	metabolismo
2018,	vol.	55,	nro.	4,	p.	218-224
Ricart,	J.;	Angelini,	J.;	Espeche,	W.;	Etchegoyen,	G.;	Fantuzzi,	G.;	García,	S.;	Giampieri,	C.;
González,	L.;	Elgart,	J.;	Kronsbein,	P.;	Martínez,	C.;	Martínez,	J.;	Ré,	M.;	Ricart,	A.;	Zalazar,
M.;	Gagliardino,	J.	(2018).	Actividad	física	y	factores	de	riesgo	cardiovascular:	evidencia	de
su	interrelación	a	nivel	nacional.	Revista	argentina	de	endocrinología	y	metabolismo,	55	(4),
218-224.	En	Memoria	Académica.	Disponible	en:
https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/art_revistas/pr.14813/pr.14813.pdf
Información	adicional	en	www.memoria.fahce.unlp.edu.ar
Esta	obra	está	bajo	una	Licencia	Creative	Commons
Atribución-NoComercial-CompartirIgual	4.0	Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Trabajo original
J.P. Ricarta, J.M. Angelinib, W. Espechec, G. Etchegoyend, G. Fantuzzia, S. Garciaa, 
C. Giampieria, L. Gonzaleza, J. Elgarta, P. Kronsbeine, C. Martinezb, J. Martinezb, M. Rea, 
A. Ricartf, M. Zalazarc, J.J. Gagliardinoa,*
aCENEXA. Centro de Endocrinología Experimental y Aplicada (UNLP-CONICET La Plata), Facultad de Ciencias Médicas UNLP, La Plata, 
Argentina; bFacultad de Ciencias Médicas (UNLP), La Plata, Argentina; cHospital Universitario General San Martín, La Plata y Facultad 
de Ciencias Médicas, UNLP; dCátedra de Epidemiología-Centro INUS, Facultad de Ciencias Médicas (UNLP), La Plata, Argentina; eFacultad 
de Nutrición, Alimentos y Ciencias de Hospitalidad, Niederrhein University of Applied Sciences; Mönchengladbach, Germany; fdIHCS. 
Instituto de Investigaciones y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET La Plata), Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación (UNLP), 
La Plata, Argentina.
Información del artículo
Historia del artículo:
Recibido el 1 de febrero de 2018
Aceptado el 18 de mayo de 2018 
Palabras clave: 
Diabetes y actividad física 
Diabetes 
Factores de riesgo cardiovascular
Prevención primaria de diabetes 
Riesgo de desarrollar diabetes
Título abreviado: 
Actividad física y diabetes
 
Actividad física y factores de riesgo cardiovascular: 
evidencia de su interrelación a nivel nacional
REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224
www.elsev ier .es / raem
REV I S TA ARGENT INA DE
ENDOCRINOLOGÍA
YMETABOLISMO
 * Autor para correspondencia.
 Correo electrónico: cenexaar@yahoo.com.ar (Juan J. Gagliardino)
 R E S U M E N
Antecedentes: En nuestro país la prevalencia de diabetes tipo 2 (DT2) y de factores de riesgo 
cardiovascular (FRCV) aumenta continuamente. Aunque el fenómeno se acompaña de 
adopción de estilos de vida no saludable que facilitan dicho crecimiento, es escasa la 
implementación de estrategias que puedan modificar la situación.
Objetivo: Revisar la evidencia disponible sobre la magnitud del problema de la diabetes y 
los FRCV en nuestro país, su posible relación con la práctica de actividad física y potencial 
mecanismo de acción. 
Metodología: Evaluación de datos de la tercera Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (ENFR) 
e información referida a factores que contribuyen al crecimiento de la prevalencia de DT2. 
Igualmente estrategias exitosas utilizadas a nivel mundial para su prevención.
Resultados: El índice de masa corporal registrado en la población estudiada muestra un 
aumento del porcentaje de personas con sobrepeso/obesidad inverso a la práctica de actividad 
física. Igualmente los resultados de las pruebas de tolerancia a la glucosa oral muestran que 
sus alteraciones (prediabetes/diabetes) son menores entre quienes realizaban actividad 
física. El porcentaje de personas con valores de presión arterial dentro del rango normal al 
igual que de colesterol circulante (según valores meta de guías internacionales), es también 
significativamente menor entre quienes practicaban actividad física. 
Conclusión: La evidencia presentada demuestra objetivamente la necesidad/ventajas de 
implementar un programa de prevención primaria de diabetes a gran escala a nivel nacional 
para disminuir su crecimiento y la pertinencia de incluir la práctica de actividad física como 
estrategia de prevención tal como propone el PPDBA.
219
Physical activity and cardiovascular risk factors: evidence of their interrela-
tion nationwide
A B S T R A C T
Background: In our country, the prevalence of type 2 diabetes (DT2) and cardiovascular risk 
factors (CVRF) increases continuously. Although the phenomenon is accompanied by the 
adoption of unhealthy lifestyles that facilitate such growth, there is little implementation of 
strategies that can modify the situation.
Objective: To review the available evidence on the magnitude of the problem of diabetes 
and CVRF in our country, its possible relationship with the practice of physical activity and 
potential mechanism of action.
Methodology: Evaluation of data from the Third National Survey of Risk Factors (ENFR) and 
information referred to factors that promote the prevalence growth of T2D. Additionally, 
successful strategies have been used worldwide for its prevention.
Results: The body mass index registered in the studied population shows an increase in the 
percentage of people with overweight/obesity inverse to the practice of physical activity. 
Likewise, the results of the oral glucose tolerance tests show that their alterations (prediabetes/
diabetes) are lower among those who performed physical activity. The percentage of people 
with blood pressure values within the normal range as well as circulating cholesterol 
(according to target values of international guidelines), is also significantly lower among those 
who practiced physical activity.
Conclusion: The presented evidence objectively demonstrates the need/advantages of 
implementing a large-scale diabetes primary prevention program at the national level to 
 
Introducción
El riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 (DT2) en personas con 
predisposición genética es alto cuando presentan sobrepeso/
obesidad o se exponen a estilos de vida no saludables, tales como 
alimentación hipercalórica no balanceada e inactividad física1. 
La evidencia disponible demuestra además que las 
personas con DT2 desarrollan complicaciones crónicas que 
incrementan los costos de su atención y disminuyen su 
capacidad de desarrollo personal y rendimiento laboral2,3. El 
desarrollo de dichas complicaciones comienza ya en la etapa 
de prediabetes (tolerancia a la glucosa alterada y glucemia 
de ayunas alterada [TGA y GAA, respectivamente]), es decir, 
antes de que las glucemias de ayunas alcancen valores 
diagnósticos de DT2 (126 mg/dl)4-6. Por lo tanto, implementar 
la detección de estos estadios tempranos de la enfermedad y 
prevenir su progresión a DT2 disminuiría en estas personas el 
desarrollo de complicaciones micro y macrovasculares y de 
eventos cardiovasculares que disminuyen su calidad de vida 
y aumentan el costo de su atención7. 
En este contexto, los resultados de intervenciones 
implementadas en Finlandia8, China9, India10, USA11, Japón12 
y otras incluidas en una revisión reciente13 han demostrado 
que intervenciones que promueven la adopción de estilos de 
vida saludables reducen hasta un 58% el desarrollo de DT2 
en personas de alto riesgo. También han demostrado que 
dichas intervenciones intensificadas son costo-efectivas 
comparadas con simples recomendaciones estándar14,15.
Sin embargo, en nuestro medio -al igual que en el resto 
del mundo- no se percibe la promoción activa de una 
iniciativa multisectorial que apunte a la implementación 
en gran escala de este tipo de intervenciones preventivas.En este sentido, en nuestro medio se ha implementado un 
estudio piloto de prevención primaria de diabetes (PPDBA) 
que permitiría definir la factibilidad, eficacia y costo de su 
potencial implementación a nivel nacional16. Su objetivo 
general es evaluar la eficacia de adoptar un estilo de vida 
saludable (plan de alimentación saludable y práctica regular 
de actividad física) sobre la manifestación clínica de DT2 
en personas con riesgo aumentado de desarrollarla (según 
puntaje del cuestionario FINDRISC y resultados de una prueba 
de tolerancia oral a la glucosa).
En función de lo expuesto, nuestro objetivo es revisar la 
evidencia disponible acerca de la magnitud del problema de 
la diabetes y los factores de riesgo cardiovascular asociados 
(FRCV) en nuestro país y su posible asociación con la práctica 
regular de actividad física, uno de los pilares del PPDBA. 
Estas evidencias permitirían: a) determinar objetivamente 
la necesidad/ventajas de implementar un programa de 
prevención primaria de diabetes a gran escala a nivel nacional 
y b) lo acertado de la inclusión de la práctica regular de 
actividad física como estrategia de prevención en el PPDBA. 
 
 
Material y métodos
Los datos analizados en este estudio fueron obtenidos de la 
base de datos de la tercera Encuesta Nacional de Factores 
 
Keywords: 
Diabetes and physical activity
Diabetes
Cardiovascular risk factors
Primary prevention of diabetes
Risk of developing diabetes
REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224
220 REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224
de Riesgo (ENFR), cuyos detalles metodológicos fueron 
previamente publicados17. Brevemente, esta Encuesta 
representa un estudio de corte transversal que estimó, 
mediante cuestionario, la prevalencia de diversos FRCV en 
32.365 personas adultas mayores de 18 años, residentes en 
localidades de ≥5000 habitantes de todo el territorio nacional. 
El cuestionario utilizado fue semejante al empleado en la 
ENFR 2009, lo que permite comparar y definir la evolución 
cronológica de la magnitud del problema. 
La encuesta incluyó solo el autorreporte no acompañado 
de mediciones antropométricas y bioquímicas. Se calcularon 
también intervalos de confianza del 95% (IC 95%) para cada 
indicador en función del diseño muestral. Su utilización 
permitió definir las tasas de prevalencia de sobrepeso/
obesidad utilizándose el Índice de Masa Corporal (IMC) y la 
clasificación de la Organización Mundial de la Salud (OMS)9,18. 
Aunque esta clasificación no incluye variables tales como 
edad, género y diferencias étnicas, para la práctica médica 
general se admite que el IMC, sumado al perímetro de cintura, 
es suficiente para establecer el diagnóstico de sobrepeso/
obesidad y la distribución de grasa corporal en adultos19.
Análisis estadístico de los datos: Los datos se analizaron 
utilizando el Statistical Package for Social Sciences (SPSS) 
versión 15.0 para Windows (SPSS Inc, Chicago, IL, EE.UU.). Las 
variables incluidas en el análisis fueron género, edad, nivel 
de actividad física, IMC, nivel de instrucción, prevalencia 
de hipertensión arterial, de colesterol y de diabetes. La 
variable IMC admite tres categorías: peso normal (IMC ≤25), 
sobrepeso (IMC entre 25 y 29,99) y obesidad (IMC ≥30). La edad 
fue agrupada en ≤45 años, entre 45 y 75 años y ≥75 años. El 
nivel de actividad física se clasificó en intenso, moderado 
y bajo de acuerdo a la clasificación utilizada en la ENFR. El 
nivel de instrucción se clasificó como bajo (hasta secundario 
incompleto) y alto (secundario completo y más). Las variables 
continuas se presentan como medias y desviaciones estándar 
(DE) y las variables categóricas como proporciones. Para 
las comparaciones utilizamos pruebas paramétricas y no 
paramétricas según la normalidad de la distribución de 
la variable considerada (prueba de Kolmogorov-Smirnov). 
Para evaluar las diferencias de proporciones, utilizamos la 
prueba de Chi2. Consideramos significativas las diferencias 
cuyo valor de p <0,05. Asimismo, mediante el análisis de 
regresión logística multivariado se analizó la relación entre 
diabetes (variable independiente) y actividad física ajustada 
por el resto de las variables (género, rangos de edad, IMC, 
nivel de instrucción, prevalencia de Hipertensión y Colesterol 
elevado). Los resultados se interpretan como odds ratios y 
un 95% de intervalo de confianza. La variable dependiente se 
codifica en 0 o 1 (0=sin diabetes; 1=con diabetes). 
 
Resultados
La tabla 1 muestra las características generales de la muestra 
perteneciente a la ENFR 2013 agrupadas según las personas 
practiquen o no actividad física. Puede verse que en el primer 
grupo hay una proporción comparable de mujeres y varones, 
cosa que no ocurre entre quienes no realizan dicha práctica 
Tabla 1 - Características generales según práctica de actividad física
 ACTIVIDAD FÍSICA
 SÍ NO
 n % IC 95% n % Valor p IC 95%
ACTIVIDAD FÍSICA 11470155 45,3% [44,6-45,9] 13864760 54,7% [54,1-55,3]
 Intensa 3493960 30,5%
 Moderada 7976195 69,5%
SEXO 
 Hombre 5793864 50,5% [49,6-51,4] 6231046 44,9% [44,1-45,8]
 Mujer 5676291 49,5% [48,6-50,4] 7633714 55,1% 0,00 [54,2-55,8]
RANGO EDAD
 <45 4481539 39,1% [38,2-40,0] 4485449 32,5% [31,7-33,3]
 45-75 6340495 55,4% [54,5-56,3] 7896009 57,3% [56,4-58,1]
 >75 627853 5,5% [5,1-5,9] 1406479 10,2% [9,7-10,7]
NIVEL DE INSTRUCCIÓN 
 Hasta secundario incompleto 5873390 51,2% [50,3-52,1] 7708608 55,6% 0,00 [54,8-56,4]
 Secundario completo y más 5596765 48,8% [47,9-49,7] 6156152 44,4% [43,6-45,3]
IMC 
 Peso normal 4877280 45,0% [44,0-45,9] 5118758 39,6% [38,7-40,4]
 Sobrepeso 4057823 37,4% [36,5-38,3] 4745785 36,7% [35,9-37,6]
 Obesidad 1914562 17,6% [16,9-18,4] 3060837 23,7% [22,9-24,4]
COLESTEROL ELEVADO 1846149 26,8% [25,8-27,9] 2933526 32,0% 0,00 [31,0-32,9]
DIABETES 888904 7,8% [7,3-8,3] 1577212 11,4% 0,00 [10,9-12,0]
HIPERTENSIÓN 3043482 30,3% [29,4-31,2] 4613791 37,5% 0,00 [36,6-38,3]
Notas: Test de Chi2, p <0,05.
Abreviaturas: IC: intervalo de con�anza; IMC: índice de masa corporal.
221
(predominio de mujeres).
El porcentaje de personas que practicaban actividad física 
fue significativamente mayor entre las personas con nivel 
educativo calificado como alto. 
El IMC registrado mostró diferencias significativas entre 
ambos grupos: el porcentaje de personas con peso normal fue 
mayor mientras que el de obesidad fue menor entre quienes 
realizaban actividad física. En forma similar, en este grupo, la 
prevalencia de diabetes, hipertensión arterial y dislipemia fue 
también significativamente menor.
Cuando el grado de actividad física se expresó en función 
de su intensidad (moderado vs. intenso; tabla 2), volvimos 
a encontrar diferencias significativas relacionadas con: el 
porcentaje de mujeres fue mayor en el grupo de AF moderada 
siendo inversa en el de intensa. La edad mostró variaciones 
alternantes: en los ≤45 años la AF fue mayoritariamente 
intensa, mientras que en el de 45-75 años al igual que en los 
≥75 años fue moderada.
Entre las personas con nivel educativo bajo, el porcentaje 
de AF intensa fue mayor que el de moderada y a su vez mayor 
que en el alto nivel, mientras que en el grupo de educación 
alta el porcentaje mayor de personas realizó AF moderada.
Los valores de IMC considerados normales se registraron 
en el grupo de AF intensa siendo en este grupo menor el 
porcentaje de sobrepeso y obesidad.
Respecto a prevalencia de diabetes, hipertensión arterial, 
los porcentajes fueron significativamente menores en el 
grupo de AF intensa. 
El análisis de regresión (tabla 3) mostró que el género 
masculino, la edad, la presencia de hipertensión arterial 
y de dislipemia aumentan significativamente el riesgo 
REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224
Tabla 2 - Características generales según grado de actividad física
 ACTIVIDAD FÍSICA
 MODERADA INTENSA Valor p
 n % IC 95% n % IC 95%
SEXO 
 Hombre 3659701 45,9% [44,8-47,0]2134163 61,1% [59,5-62,7] 
 Mujer 4316494 54,1% [53,0-55,2] 1359797 38,9% [37,3-40,5] 0,00
RANGO EDAD 
 <45 3019993 37,9% [36,8-39,0] 1461546 41,9% [40,3-43,6]
 45-75 4441149 55,8% [54,6-56,8] 1899346 54,5% [52,8-56,2]
 >75 504129 6,3% [5,8-6,9] 123724 3,6% [2,9-4,2]
NIVEL DE INSTRUCCIÓN 
 Hasta secundario incompleto 4041846 50,7% [49,6-51,8] 1831544 52,4% [50,7-54,8] 0,00
 Secundario completo y más 3934349 49,3% [48,2-50,4] 1662416 47,6% [45,9-49,2] 
IMC 
 Peso normal 3294885 43,7% [42,6-44,8] 1582395 47,7% [45,69-49,4]
 Sobrepeso 2845047 37,8% [36,7-38,9] 1212776 36,5% [34,9-38,2]
 Obesidad 1391550 18,5% [17,6-19,4] 523012 15,8% [14,5-17,0]
COLESTEROL ELEVADO 1404816 28,4% [27,2-29,7] 441333 22,8% [20,9-24,7] 0,00
DIABETES 704849 8,9% [8,2-9,5] 184055 5,3% [4,6-6,0] 0,00
HIPERTENSIÓN 2251822 31,7% [30,6-32,8] 791660 26,7% [25,1-28,3] 0,00
Notas: Test de Chi2, p <0,05.
Abreviaturas: IC: intervalo de con�anza; IMC: índice de masa corporal.
 
OR
 IC 95%
 Inferior Superior
SEXO 
 Mujer 1,00 
 Varón 1,072 1,069 1,076
RANGO ETÁREO 
 <45 1,00 
 45-75 1,677 1,670 1,685
 >75 1,515 1,506 1,524
NIVEL DE INSTRUCCIÓN 
 Hasta secundario incompleto 1,00 
 Secundario completo y más 0,810 0,807 0,812
NIVEL DE ACTIVIDAD FÍSICA 
 Bajo 1,00 
 Intenso 0,620 0,616 0,624
 Moderado 0,884 0,881 0,888
IMC 
 Peso normal 1,00 
 Sobrepeso 1,391 1,385 1,396
 Obesidad 2,031 2,023 2,040
HIPERTENSIÓN 
 No 1,00 
 Sí 2,032 2,025 2,039
COLESTEROL ELEVADO 
 No 1,00 
 Sí 1,831 1,825 1,837
Abreviaturas: OR: odds ratio; IC: intervalo de con�anza; IMC: índice de 
masa corporal.
Tabla 3 - Regresión logística
222 REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224
de desarrollar diabetes. Por el contrario, la práctica de AF 
moderada e intensa, única característica modificable, la 
disminuyó significativamente. 
 
Discusión
Los resultados descritos muestran que el género masculino, 
la edad, el bajo nivel educativo, la presencia de factores de 
riesgo cardiovascular (obesidad, hipertensión y dislipemia) 
y el sedentarismo se asociaron significativamente con el 
aumento del riesgo de desarrollar diabetes en la población 
analizada. En cambio, la práctica de actividad física, en 
especial la de carácter intenso, tendría un efecto preventivo/
protector sobre el desarrollo de la enfermedad.
En relación al impacto del bajo nivel educativo, Viego y 
col. postularon que en Argentina las estrategias públicas 
para prevenir las enfermedades crónicas deben dirigirse a 
las personas menos educadas a fin de mejorar su eficacia20. 
Conclusiones similares y resultados de tales intervenciones 
han sido descritas en otros países con diferentes etnias y 
organización social21,22. Esas evidencias sumadas a nuestros 
resultados demuestran que las posibles estrategias de 
prevención de diabetes y otros FRCV deberían ser de carácter 
intersectorial asociando a la Salud Pública con el sector 
Educativo y el Económico-social.
Nuestros datos, al igual que reportes previos, demuestran 
que la edad es un factor de riesgo para el desarrollo de 
diabetes23,24. Este es un factor no modificable y por consiguiente 
es esperable que con el aumento de la expectativa de vida de 
nuestra sociedad continúe experimentando ineludiblemente 
su efecto negativo sobre la frecuencia de DT225. 
Los resultados de esta encuesta demostraron que 
alrededor del 40% de personas mayores de 18 años tenían 
sobrepeso y el 20% obesidad. Mientras que el primer valor 
se mantuvo estable con respecto al registrado en la ENFR del 
2009, la prevalencia de obesidad aumentó un 40% respecto 
a los valores registrados en la correspondiente al 2005. Este 
aumento del sobrepeso/obesidad se asoció con incremento 
de hábitos de vida no saludables: 54,7% de las personas 
desarrolló actividad física baja, cifra que se mantuvo estable 
respecto a la registrada en la segunda ENFR (54,9%), pero 
incrementándose un 19% respecto de la registrada en el 2005. 
La evolución de la prevalencia de otros factores de riesgo 
cardiovascular mostró que la correspondiente a hipertensión 
arterial se ha mantenido estable a lo largo de las 3 ENFR 
(alrededor del 35%), comparable a la registrada en otros 
países de la región26. Su presencia se asoció a un aumento 
significativo del riesgo de desarrollar diabetes.
La hipercolesterolemia, indicador de dislipemia en las 
ENFR estuvo presente en el 29,7% de los encuestados en la 
tercera ENFR, lo que representa un aumento del 7% respecto 
de la registrada en la del 2009. Aunque dichas encuestas 
no verificaron la existencia de valores anormales del perfil 
lipídico, nuestro grupo reportó que en la población del PPDBA 
las personas con prediabetes presentaban un incremento 
significativo de la fracción colesterol-LDL y de triglicéridos 
completando así el cuadro de una dislipemia mixta27. Al igual 
que en el caso de la hipertensión, los datos registrados en 
la tercera ENFR mostraron una asociación significativa de 
dislipemia con el aumento del desarrollo de diabetes.
Acorde con la evidencia nacional e internacional disponible, 
nuestro análisis muestra que obesidad, hipertensión arterial, 
dislipemia y diabetes se potencian mutuamente tanto para 
aumentar su prevalencia respectiva como para promover 
el desarrollo de complicaciones crónicas que aumentan su 
costo de atención3. Tienen además, como factor común en 
su patogenia, la insulinorresistencia28. En este contexto, el 
tejido adiposo blanco -componente esencial de la obesidad- 
es el principal regulador del almacenamiento y liberación 
de lípidos como así también de adipoquinas que aumenta 
la insulinorresistencia y promueven el proceso inflamatorio. 
Estas acciones en conjunto favorecen el desarrollo de la 
dislipemia y la insulinorresistencia hepática y muscular29, 
como también la disminución de la masa de células β y su 
disfunción secretora30-32. Por otra parte, en la resistencia a 
la insulina hay una pérdida de su acción antiaterogénica 
que acelera el proceso de ateroesclerosis y contribuye al 
desarrollo de complicaciones cardiovasculares como la 
oclusión coronaria aguda33,34.
Complementariamente, los estados de obesidad y 
resistencia a la insulina inducen una mayor activación 
del sistema renina-angiotensina-aldosterona (RAAS), que 
juega un papel importante en el desarrollo de hipertensión, 
enfermedad coronaria, insuficiencia cardíaca y enfermedad 
cardiovascular (ECV) 35-37. 
Frente a estas evidencias del crecimiento individual y 
colectivo de la prevalencia de diabetes y FRCV asociados, 
enfrentamos un aumento paralelo de hábitos no 
saludables tales como planes de alimentación alejados de 
los recomendados por organizaciones internacionales y 
sedentarismo como nuestro grupo reportó recientemente27. 
El hecho implica que de no implementarse una estrategia 
eficaz para su modificación, la problemática descrita se verá 
magnificada. En este sentido, la evidencia disponible muestra 
que la adopción de estilos de vida saludables son efectivas 
para prevenir el desarrollo de diabetes y FRCV asociados38,39. 
Igualmente, las intervenciones de tipo educativo como 
las incluidas en el PPDBA han demostrado su eficacia en 
programas de prevención a nivel internacional9-13. Pero su 
implementación efectiva requiere vencer barreras como 
las descritas por Ferrante y colaboradores, una de las 
cuales reside en la falta de conocimiento de las directrices 
respectivas40. Los resultados preliminares de cambios 
actitudinales de personas con prediabetes que asisten a los 
talleres de Nutrición y de actividad física del PPDBA (datos 
no publicados) demuestran que la estrategia empleada en el 
PPDBA permite neutralizarlas al menos lo suficiente como 
para alcanzar el objetivo buscado.
Aunque los datos muestran cambios estadísticamente 
significativos, nuestras conclusiones deberían tomarse con 
cautela debido a: a) se trata del análisis de datos de un estudio 
observacional retrospectivo y b) los datos de la Encuesta 
fueronobtenidos por autorreporte con las dudas habituales 
que ellos generan. No obstante, las asociaciones fueron 
significativas y las conclusiones concuerdan con las descritas 
por otros autores en estudios prospectivos controlados.
En conclusión, creemos que los resultados descritos 
brindan evidencia de la necesidad y conveniencia de 
implementar estudios preventivos del tipo del PPDBA para 
disminuir el crecimiento e impacto socioeconómico negativo 
223
de la diabetes y los FRCV asociados. Igualmente que la 
práctica de actividad física, sobre todo de tipo intenso, es una 
estrategia preventiva eficaz.
 
Agradecimientos 
Este estudio está parcialmente financiado por el PID-2012-
0051, que cuenta con aportes del Ministerio de Ciencia, 
Tecnología e Innovación Productiva (MINCYT), el CONICET y 
la Empresa Sanofi. JPR, GF y MR son becarios del MINCYT (PID-
2012-0051) y junto con JMA y CM tesistas para grado de Doctor 
Facultad de Ciencias Médicas UNLP. LG es becaria CONICET. 
GE, JFE y JJG son miembros de la Carrera del Investigador del 
CONICET. 
 
Conflicto de intereses 
Los autores declaran no presentar conflictos de intereses en 
relación con la preparación y la publicación de este artículo.
BIBLIOGRAFÍA
 
1. DeFronzo RA. Pathogenesis of type 2 diabetes mellitus. Med 
Clin North Am. 2004;88:787–835.
2. Marcellusi A, Viti R, Mecozzi A, Mennini FS. The direct and 
indirect cost of diabetes in Italy: a prevalence probabilistic 
approach Eur J Health Econ. 2016;17:139-47.
3. Elgart JF, Asteazarán S, De La Fuente JL, Camillucci C, Brown JB, 
Gagliardino JJ. Direct and indirect costs associated to type 2 diabetes 
and its complications measured in a social security institution of 
Argentina. Int J Public Health. 2014 Oct;59(5):851-857.
4. Haffner SM, Stern MP, Hazuda HP, Mitchell BD, Patterson JK. 
Cardiovascular risk factors in confirmed prediabetic individuals. 
Does the clock for coronary heart disease start ticking before 
the onset of clinical diabetes? JAMA 1990;263:2893–2898.
5. The DECODE Study Group. Glucose tolerance and 
cardiovascular mortality: Comparison of fasting and 2-hour 
diagnostic criteria. Arch Intern Med. 2001;161:397–405.
6. Qiao Q, Jousilahti P, Eriksson J, Tuomilehto J. Predictive 
properties of impaired glucose tolerance for cardiovascular 
risk are not explained by the development of over
7. Fuller JH, Stevens LK, Wang S-L, and the WHO Multinational 
Study Group. Risk factors for cardiovascular mortality and 
morbidity: The WHO multinational study of vascular disease 
in diabetes. Diabetologia. 2001;44 Suppl 2:S54–64.
8. Lindström J, Ilanne-Parikka P, Peltonen M, Aunola S, Eriksson 
JG, Hemiö K, et al., on behalf of the Finnish Diabetes Prevention 
Study Group. Sustained reduction in the incidence of type 2 
diabetes by lifestyle intervention: The follow-up results of the 
Finnish Diabetes Prevention Study. Lancet. 2006;368:1673–1679.
9. Pan XR, Li GW, Hu YH, Wang JX, Yang WY, An ZX, et al. Effects 
of diet and exercise in preventing NIDDM in people with 
impaired glucose tolerance. The Da Qing IGT and Diabetes 
Study. Diabetes Care. 1997;20:537–544.
10. Ramachandran A, Snehalatha C, Mary S, Mukesh B, Bhaskar AD, 
Vijay V. The Indian Diabetes Prevention Programme shows that 
lifestyle modification and metformin prevent type 2 diabetes 
in Asian Indian subjects with impaired glucose tolerance 
(IDPP-1). Diabetologia. 2006;49:289–297.
11. Diabetes Prevention Program Research Group. 10-year follow-
up of diabetes incidence and weight loss in the Diabetes 
Prevention Program Outcomes Study. Lancet. 2009;374:1677–
1686.
12. Kosaka K, Noda M, Kuzuya T. Prevention of type 2 diabetes by 
lifestyle intervention: A Japanese trial in IGT males. Diabetes 
Res Clin Pract. 2005;67:152–162.
13. Baker MK, Simpson K, Lloyd B, Bauman AE, Fiatarone Singh 
MA. Behavioral strategies in diabetes prevention programs: A 
systematic review of randomized controlled trials. Diabetes 
Res Clin Practice. 2011;91:1–12.
14. Herman WH, Hoerger TJ, Brandle M, Hicks K, Sorensen S, Zhang 
P, et al., and for the Diabetes Prevention Program Research 
Group. The cost-effectiveness of lifestyle modification or 
metformin in preventing type 2 diabetes in adults with 
impaired glucose tolerance. Ann Intern Med. 2005;142:323–332.
15. Li R, Zhang P, Barker LE, Chowdhury FM, Zhang X. Cost-
effectiveness of interventions to prevent and control diabetes 
mellitus: A systematic review. Diabetes Care 2010;33:1872-1894.
16. Gagliardino JJ, Etchegoyen G, Bourgeois M, Fantuzzi G, García 
S, González L, Elgart JF, Ré M, Ricart A, Ricart JP y Spinedi E. 
Prevención primaria de diabetes tipo 2 en Argentina: estudio 
piloto en la provincia de Buenos Aires. Rev Argent Endocrinol 
Metab. 2016; 53:135-141. 
17. Tercera Encuesta Nacional de Factores de Riesgo para 
Enfermedades No Transmisibles. 2013 http://www.msal.
gov.ar/ent/index.php/vigilancia/publicaciones/encuestas-
poblacionales)
18. WHO Consultation. Definition, diagnosis and classification 
of diabetes mellitus and its complications. Part 1: Diagnosis 
and classification of diabetes mellitus. Report nº 99.2. Geneva: 
World Health Organisation; 1999.
19. Borruel S, Moltó JF, Alpañés M, Fernández-Durán E, Álvarez-
Blasco F, Luque-Ramírez M, Escobar-Morreale HF. Surrogate 
markers of visceral adiposity in young adults: waist 
circumference and body mass index are more accurate than 
waist hip ratio, model of adipose distribution and visceral 
adiposity index. PLoS One. 2014 Dec 5;9(12):e114112.
20. Viego V, Temporelli K. Socioeconomic Status and Self-Reported 
Chronic Diseases Among Argentina’s Adult Population: Results 
Based on Multivariate Probability Models. J Public Health Res. 
2017; 6:883, doi: 10.4081/jphr.2017.883. eCollection 2017 Apr 13.
21. Kim JH, Noh J, Choi JW, Park EC. Association of Education and 
Smoking Status on Risk of Diabetes Mellitus: A Population-
Based Nationwide Cross-Sectional Study. Int J Environ 
Res Public Health. 2017 Jun 19;14(6). pii: E655. doi: 10.3390/
ijerph14060655. 
22. Andrade FCD, López-Ortega M. Educational Differences in 
Health Among Middle-Aged and Older Adults in Brazil and 
Mexico. J Aging Health. 2017 Apr 1:898264317705781. doi: 
10.1177/0898264317705781. [Epub ahead of print]
23. Stamler J, Vaccaro O, Neaton JD, Wentworth D. Diabetes, other 
risk factors, and 12-yr cardiovascular mortality for men 
screened in the multiple risk factor intervention trial. Diabetes 
Care 1993;16:434–444. 
24. Mokdad AH, Ford ES, Bowman BA, Dietz WH, Vinicor F, Bales VS, 
Marks JS. Prevalence of obesity, diabetes, and obesity-related 
REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224
224
health risk factors, 2001. JAMA 2003;289:76–79.
25. Redondo N, Massa C, Belliard M, Williams I, Jaroslavsky 
C. Esperanza de vida saludable en Argentina 2010. www.
msal.gob.ar/ent/images/stories/programas/pdf/2016-12_
esperanza-vida.pdf
26. Commendatore V, Dieuzeide G, Faingold C, Fuente G, 
Luján D, Aschner P, Lapertosa S, Villena Chávez J, Elgart 
J, Gagliardino JJ; DIFAR Academic Committee. Registry of 
people with diabetes in three Latin American countries: 
a suitable approach to evaluate the quality of health care 
provided to people with type 2 diabetes. Int J Clin Pract. 
2013;67:1261-1266.
27. Gagliardino JJ, Elgart JF, Bourgeois M, Etchegoyen G, 
Fantuzzi G, Ré M, Ricart JP, García S, Giampieri C, González 
L, Suárez-Crivaro F, Kronsbein P, Angelini JM, Martínez 
C, Martínez J, Ricart A, Spinedi E. Diabetes Primary 
Prevention Program: New Insights From Data Analysis of 
Recruitment Period. Diabetes Metab Res Rev. 2017 Aug 26. 
doi: 10.1002/dmrr.2943. [Epub ahead of print])
28. Scholz GH, Hanefeld M. Metabolic Vascular Syndrome: 
New Insights into a Multidimensional Network of Risk 
Factors and Diseases. Visc Med. 2016;32:319-326.
29. Smith U, Kahn BB. Adipose tissue regulates insulin 
sensitivity: role of adipogenesis,de novo lipogenesis and 
novel lipids. J Intern Med. 2016;280:465-475.
30. Kitabchi AE, Temprosa M, Knowler WC, et al.; Diabetes 
Prevention Program Research Group. Role of insulin 
secretion and sensitivity in the evolution of type 2 
diabetes in the diabetes prevention program: effects 
of lifestyle intervention and metformin. Diabetes 
2005;54:2404–2414.
31. Uusitupa M, Lindi V, Louheranta A, Salopuro T, Lindström 
J, Tuomilehto J;Finnish Diabetes Prevention Study 
Group. Long-term improvement in insulin sensitivity 
by changing lifestyles of people with impaired glucose 
tolerance: 4-year results from the Finnish Diabetes 
Prevention Study. Diabetes 2003;52:2532–2538.
32. Kahn SE. The relative contributions of insulin resistance 
and beta-cell dysfunction to the pathophysiology of Type 
2 diabetes. Diabetologia 2003;46:3–19.
33. King GL, Park K, Li Q. Selective Insulin Resistance and 
the Development of Cardiovascular Diseases in Diabetes: 
The 2015 Edwin Bierman Award Lecture. Diabetes. 
2016;65:1462-1471. 
34. Chou E, Suzuma I, Way KJ, et al. Decreased cardiac 
expression of vascular endothelial growth factor and 
its receptors in insulin-resistant and diabetic states: a 
possible explanation for impaired collateral formation in 
cardiac tissue. Circulation 2002;105:373–379. 
35. Jia G, Aroor AR, Sowers JR. The role of mineralocorticoid 
receptor signaling in the cross-talk between adipose 
tissue and the vascular wall. Cardiovasc Res. 2017 Jul 
1;113(9):1055-1063; 
36. Jia G, Aroor AR, Martinez-Lemus LA, Sowers JR. 
Overnutrition, mTOR signaling, and cardiovascular 
diseases. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol 2014; 
307:R1198–R1206. 
37. Jia G, DeMarco VG, Sowers JR. Insulin resistance and 
hyperinsulinaemia in diabetic cardiomyopathy. Nat 
Rev Endocrinol 2016;12:144–153; Shen JZ, Young MJ. 
Corticosteroids, heart failure, and hypertension: a role 
for immune cells? Endocrinology 2012;153:5692–5700.
38. Kerrison G Gillis RB Jiwani SI, Alzahrani Q, Kok S, Harding 
SE, Shaw I and Adams GG. The Effectiveness of Lifestyle 
Adaptation for the Prevention of Prediabetes in Adults: 
A Systematic Review. J Diabetes Res. 2017:8493145. doi: 
10.1155/2017/8493145. Epub 2017 Apr 16. 
39. Rigsby BD. Hypertension improvement through healthy 
lifestyle modifications. ABNF J. 2011;22(2):41-43.
40. Ferrante D, Konfino J, Linetzky B, Tambussi A, Laspiur 
S. Barriers to prevention of cardiovascular disease in 
primary care settings in Argentina. Rev Panam Salud 
Pública. 2013;33(4):259-266.
REV ARGENT ENDOCRINOL METAB. 2018; 55(4): 218-224